Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a DeepSeek LLM finomhangolásába
- Áttekintés a DeepSeek modellekről, pl. DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3
- A LLM-ek finomhangolásának szükségességének megértése
- Összehasonlítás a finomhangolás és a prompt engineering között
Adathalmaz előkészítése a finomhangoláshoz
- Domain-specifikus adathalmazok összeállítása
- Adatfeldolgozási és tisztítási technikák
- Tokenizálás és adathalmaz formázása a DeepSeek LLM-hez
A finomhangolási környezet beállítása
- GPU és TPU gyorsítás konfigurálása
- Hugging Face Transformers beállítása DeepSeek LLM-mel
- A finomhangolás hiperparamétereinek megértése
A DeepSeek LLM finomhangolása
- Felügyelt finomhangolás implementálása
- LoRA (Low-Rank Adaptation) és PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) használata
- Elosztott finomhangolás futtatása nagyméretű adathalmazokhoz
Finomhangolt modellek értékelése és optimalizálása
- Modell teljesítményének értékelése metrikákkal
- Túlbizonyosság és alulillesztés kezelése
- Inferencia sebesség és modell hatékonyság optimalizálása
Finomhangolt DeepSeek modellek üzembe helyezése
- Modellek csomagolása API üzembe helyezéshez
- Finomhangolt modellek integrálása alkalmazásokba
- Üzembe helyezések skálázása felhő és peremhálózati számítással
Valós világbeli használati esetek és alkalmazások
- Finomhangolt LLM-ek pénzügyi, egészségügyi és ügyfélszolgálati területeken
- Ipari alkalmazások esettanulmányai
- Etikai megfontolások domain-specifikus AI modelleknél
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat gépi tanulási és mélytanulási keretrendszerekkel
- Ismeret a transzformátorokkal és nagy nyelvi modellekkel (LLM)
- Megértés az adatfeldolgozás és modellképzési technikákról
Közönség
- AI kutatók, akik az LLM finomhangolást vizsgálják
- Gépi tanulási mérnökök, akik egyedi AI modelleket fejlesztenek
- Haladó fejlesztők, akik AI-alapú megoldásokat valósítanak meg
21 Órák
